基于高斯混合分布和区域竞争主动轮廓的医学目标分割

提出了一种基于高斯混合分布和区域竞争主动轮廓的医学目标提取模型。这一模型,把主动轮廓的能量函数表示为像素属于目标或背景的子类的最大概率的区域积分,在水平集合框架下使能量函数最小化,得到在高斯子类区域间竞争演化的分割迭代方程。同时,附加的速度约束项使主动轮廓在越过目标边缘时速度降低,提高了分割的收敛性。通过大量肝脏CT图像的分割实验以及与几种经典模型和手工提取的比较,表明该模型在医学图像分割中具有较好的健壮性、准确性和灵活性均较好。     

基于自适应符号函数的主动轮廓模型

几何主动轮廓模型的缺点是对初始轮廓位置特别敏感,基于距离规则水平集（DRLSE）模型的初始轮廓曲线必须设置在目标边界的内部或者外部.基于边缘的自适应水平集（ALSE）模型,提出了一种提高初始轮廓鲁棒性的方法.但两种模型均容易出现陷入虚假边界、从弱边缘处泄露以及抗噪声能力差等问题.设计了一个结合自适应符号函数和自适应边缘指示函数的模型,使得主动轮廓演化能根据自适应符号函数的方向从初始轮廓开始自动进行膨胀及收缩,很好地改善了水平集对初始轮廓敏感的缺点,提高了鲁棒性,同时解决了水平集对收敛速度慢以及易从弱边缘处泄露的问题.此外,为了使得模型演化更加稳定,提出了一个新的距离规则项.实验结果表明：自适应符号函数的主动轮廓模型不仅可以提高分割质量,缩短图像分割时间,同时提高了对初始轮廓的鲁棒性.     

梯度向量场通量能量驱动的主动轮廓模型

提出了一种基于梯度向量场通量能量的水平集图像分割算法.通过加入约束符号距离函数的能量项,并极小化该能量函数得到的变分表达式主要具有4条优于传统主动轮廓模型的优点.一是可以克服分割弱边界目标的困难;二是水平集函数不但可以灵活初始化,而且可避免在演化过程中重新初始化为符号距离甬数;三是水平集函数数值化可采用简单的有限差分方法,计算效率得到了极大的提高;四是仅用一个初始轮廓就可以自动检测带孑L目标的内轮廓.对合成和真实图像的分割结果表明:对弱边界目标和灰度分布不均目标的分割效果分别优于测地线模型(GAC)和C-V主动轮廓模型.     

基于改进水平集的人脑海马图像分割方法

人脑MR图像中的海马结构存在低对比度、边界模糊等缺点,给海马的轮廓分割带来较大干扰.为解决水平集分割海马时边界容易停留在非目标区域梯度极值处的问题,提出一种改进的水平集方法.从图像全局出发考虑方差信息,在水平集函数的外部能量泛函中增加波动能量项,驱动零水平集曲线向灰度波动较小的区域运动.实验结果表明,该方法可提取出MR图像中的海马轮廓,分割效果较好,演化速度有所提高.     

一种新的基于区域竞争模型的水平集医学图像分割方法

传统的基于梯度模型的水平集分割方法在水平集曲线演化过程中存在着边界泄漏问题。针对这个问题,提出了一种基于改进区域竞争模型的水平集分割方法。本方法首先通过概率分布公式计算出水平集曲线属于目标区域和背景区域的概率;其次,将概率差值连同权重因子添加到水平集函数方程中,使曲线在演化过程中能量函数达到最小;最终,利用图像的区域信息提高水平集曲线识别边界的能力。实验结果表明该方法能够很好地实现医学图像的分割。     

基于各向异性主动轮廓模型的图像分割方法研究

摘 要：分割的作用是将数字图像分割为多个简单区域,并根据区域中图像的某种特征提取和分离出的目标区域,便于图像识别与理解分析。主动轮廓模型(snake)是一条可变形的参数曲线及相应的能量函数,广泛应用于医学领域的图像分割。主动轮廓模型是以最小化能量函数为目标,控制参数曲线变形,最后具有最小能量的闭合曲线就是所需分离的目标轮廓。在采用主动轮廓模型进行分割之前,通常都采用高斯滤波器对图像进行滤波,在对图像进行平滑的同时,也会使边缘模糊化,从而影响分割效果。本文将各向异性滤波和主动轮廓模型结合起来,充分利用各向异性滤波在平滑图像的同时能保持边缘的特点,在利用主动轮廓模型进行分割之前使用各向异性滤波代替传统的高斯滤波对图像进行预处理。实验结果表明：与传统方法相比,在主动轮廓模型的预处理阶段,采用本文所提出的算法平滑噪声图像,提高了后续图像分割的准确性。     

基于策略演化水平集的医学图像快速分割

医学图像分割在疾病诊断、手术规划和手术引导等实际应用中有着重要的作用。提出了一种基于策略演化水平集算法的快速医学图像分割方法,其策略是通过转换外部轮廓曲线/曲面上的点为内部轮廓曲线/曲面上的点（或做相反操作时）,检验能量函数是否减小来决策水平集演化;如此扫描内外轮廓曲线/曲面,使得分割曲线/曲面向目标边界移动。相对于传统水平集算法,该方法不需要解偏微分方程,可极大地减小计算量、提高图像分割的速度。同时,该算法克服了直接计算能量函数水平集方法中存在的问题(陷入局部能量最小和需要扫描整个图像)。最后通过2维和3维医学图像的分割实验,展示了该算法的快速性与精确性。     

窄带主动轮廓模型及在医学和纹理图像局部分割中的应用

提出一种新的基于二值水平集的窄带主动轮廓模型用于局部分割.通过对二值水平集进行形态学膨胀和腐蚀操作, 提出一种稳定灵活可控的窄带控制方案,该方案可使得曲线进化精度从一个像素宽度灵活变化到任意大小. 考虑到局部分割一般要求初始轮廓置于待分割目标内部并不断膨胀进化直至目标边缘,本文提出用形态学闭运算作为新的曲线平滑方案. 与传统的高斯平滑和曲率平滑方案相比,形态学闭运算不仅能够更好地促进曲线的膨胀进化,而且有利于保持水平集函数的二值性. 此外,本文提出的方法是一种通用的自然框架,可以根据不同的需求设计不同的速度函数. 为了证明所提出的局部分割框架的有效性和鲁棒性,本文以医学图像和纹理图像为例分别设计了两个速度函数: 一个是融合了磁共振脑图像的非严格对称信息的速度函数用于大脑皮质下结构的局部分割;另一个是融合了局部熵和局部梯 度算子的速度函数用于纹理图像的局部分割. 在合成图像、医学图像和纹理图像上的实验证明了本文方法在局部分割中的有效性和鲁棒性.     

王 升1，谢 立1*，刘 军2

针对传统Snake模型在图像目标检测和分割时不能处理拓扑变化以及不能反映出演化曲线的内在几何特性,提出了一种改进模型——基于水平集的测地主动轮廓模型。该模型采用测地主动轮廓模型,并结合水平集方法,即用水平集函数表示测地主动轮廓模型的曲线演化方程,来模拟初始曲线沿能量下降最快的方向演化的过程。对该模型进行研究,将其应用于细胞图像的目标检测和分割实验中,实验结果表明,所提出的新方法具有良好的检测效果,对多目标进行了有效分割,并且能清晰反映出演化曲线的内在几何特性以及具有良好的拓扑处理能力,这些特性是传统Snake模型所不具有的。     

图像分割的结构张量几何活动轮廓模型

基于水平集方法和结构张量,提出几何活动轮廓模型应用于图像分割,解决水平集方法轮廓初始化和弱边缘处易于边缘泄露问题.该方法利用张量图像的散度算子构造新的外力,引导水平集函数的自适应运动,使得其可以初始为常值函数,消失其演化对初始轮廓的需要;在偏微分方程中引入张量迹信息,减少噪声对其演化的影响,避免轮廓在弱边缘处泄露.实验结果表明,该方法对噪声图像鲁棒,能提取深度凹陷目标轮廓和红外图像中的弱目标.     

基于区域混合活动轮廓模型的医学图像分割

针对变分水平集算法在图像分割过程中计算量较大且收敛速度慢的现象, 在一些基于区域的活动轮廓模型基础上提出了一种新的基于区域混合模型的非凸正则化活动轮廓模型。该模型构造了一个新的能量泛函,该能量泛函结合了考虑图像局部聚类性质的LBF模型和测地线模型,增加了非凸正则化项,加快了轮廓曲线的收敛速度,可以很好地保持区域形状并能防止边缘过平滑,然后通过经典有限差分法求得能量泛函的极小值。最后,在合成图像和医学图像上做了仿真实验,结果表明,该算法具有较快的收敛速度 和很好的鲁棒性,分割结果也较准确。     

高光谱海岸带区域分割的活动轮廓模型

近年来,高光谱遥感图像的分割作为地物识别和异常目标探测等应用的基础工作而受到重视,而高光谱遥感图像的海量数据和复杂结构使其分割技术成为一项挑战性的工作.在对海岸带高光谱遥感图像的光谱特性进行分析的基础上,提出一种基于光谱特性的海岸带水、陆区域分割的偏微分方程活动轮廓模型:首先以高光谱海岸带图像的海域像元光谱信息为参照点,构建海岸带高光谱图像的能量偏差矩阵;在此基础上建立适应该能量偏差矩阵的水、陆区域分割的活动轮廓模型.模型通过引入基于梯度的边缘引导函数,提升了对水、陆区域边缘的捕捉能力和抗噪声干扰能力.实验结果表明,与传统活动轮廓模型相比,本文模型不仅能够保证水、陆区域分割的精度,而且具有更快的计算速度.     

一种改进的活动区域轮廓模型 ——无需水平集重新初始化

基于区域的活动区域模型已经成功应用在图像分割、目标跟踪等领域,较之基于梯度的活动轮廓模型具有很多优点。但是,这些水平集模型在演化过程中,为了保持为符号距离函数,必须对其重新初始化,降低了曲线演化速度,增加了实现复杂度。为了解决重新初始化问题,在测地活动区域模型的能量函数中,加入惩罚项来约束水平集保持为符号距离函数,无需再重新初始化,极大地提高了演化速度。将其运用在纹理图像、脑MR图像分割以及视频跟踪中,实验证明该模型是有效的。     

基于改进几何活动轮廓模型的图像分割算法

针对传统几何活动轮廓（GAC）模型易出现边界泄露的缺陷,提出一个基于改进GAC模型的图像变速分割算法。该算法结合了图像边缘梯度信息和边缘角点坐标信息,通过改变演化曲线在角点及弱边界处的常量速度,避免活动轮廓曲线继续演化进入目标边界内,造成边界泄露和角点丢失现象,影响目标轮廓提取的准确性。实验结果表明：该算法可使演化曲线更加准确地停在目标边缘,并且在一定程度上减少了边界泄露问题。     

一种改进型多尺度DDCM主动轮廓模型边界检测算法

尽管主动轮廓模型 (Active contour model) ,或称 Snakes,近年来已经在计算机视觉和图象处理领域得到了广泛的应用 ,尤其在边界检测方面也表现出良好的性能 ,但是由于传统的 Snakes图象边界检测对初始轮廓线的位置十分敏感 ,因而限制了它的更广泛应用 .为了克服这一问题 ,提出了一种改进型多尺度 DDCM主动轮廓模型的边界检测算法 ,该算法是首先通过分阶段改变轮廓曲线的内力 ,使轮廓曲线的曲率能自适应地进行多尺度调整 ,进而改变了轮廓线的柔性和刚性 ,使之能够更好地与目标边界匹配 .实验结果证明 ,该算法在计算速度和边界检测精度上 ,均优于传统的主动轮廓边界检测算法 ,因而具有一定的实用价值 .     

Active contour model for simultaneous MR image segmentation and denoising

In this paper, a new region-based active contour model is proposed for magnetic resonance image segmentation and denoising based on the global minimization framework and level set evolution. A new region fitting energy based on Nadaraya–Watson estimator and local image information is defined to enforce the curve evolution. By this improved region fitting term, the images with noise and intensity un-uniformity can be segmented and denoised. Inspired by the Perona–Malik diffusion equation, an edge-preserving regularization term is defined through the duality formulation to penalize the length of region boundaries. By this new regularization term, the edge information is utilized to improve the contour?s ability of capturing the edge and remaining smooth during the evolution. The energy functional of the proposed model is minimized by an efficient dual algorithm avoiding the inefficiency of the gradient descent method. Experiments on medical images demonstrate the proposed model provides a hybrid way to perform image segmentation and image denoising simultaneously.     

自适应尺度的局部强度聚类图像分割模型

针对传统活动轮廓模型无法精确分割强度不均匀图像，并且对尺度参数比较敏感的问题，提出了一种基于区域信息的自适应尺度的活动轮廓模型。根据图像的局部熵构建自适应尺度算子，利用图像的局部强度聚类性质构建能量函数。使用一组平滑基函数的线性组合来表示偏移场，这样可以增加模型的稳定性。通过最小化该能量，所提模型能够同时分割图像和估计偏移场，并且估计的偏移场可以用于强度不均匀校正。实验结果表明，与其它4种模型相比，该模型拥有更高的分割精确度，且分割结果对水平集函数的初始化和噪声具有鲁棒性。     

一种基于主动轮廓模型的MRI医学图像序列边缘提取算法

为了提取核共振成像图像序列的边缘，提出了一种改进主动轮廓模型的边缘提取算法。通过调整原始公式的一些参数使得该模型不但能精确地提取图像中的凸形物体的边缘，而且能够接近边缘的凹陷处；引入自适应改变大小的外部约束能量来增大外能的吸引范围，使控制点能够不依赖于初始轮廓而快速地收敛到目标的真实轮廓；结合匹配技术，提高边缘提取结果层间传递的精度。实验结果表明该算法仅需少量用户交互就能快速准确地从医学图像序列中提取出感兴趣的物体边缘。     

融合凹点检测与仿射变换的活动轮廓模型

目的 针对基于矢量场的活动轮廓模型,如经典的梯度矢量流（GVF）模型、矢量场卷积（VFC）模型等,在提取凹形物体时矢量场常出现平衡点,不能较好地收敛到凹陷区域、尤其是深而窄的凹形及复杂凹陷区域的问题。提出一种融合凹点检测与仿射变换的活动轮廓模型。方法 首先利用活动轮廓模型进行曲线演化,得到演化后轮廓曲线上各点的坐标并求出各点的法线方向;然后基于凹点检测的方法,判断各点的凹凸性,利用梯度判断法,检测出未收敛到目标边界的凹点;其次对各凹点进行法向方向的仿射变换。在接近且不越过目标边界的情况下求出可变换的最大距离,变换后的点穿越了平衡点区域,让变换后的点代替原来的点形成新的轮廓曲线;最后为保证提取边界的精确性,将变换后的轮廓曲线再次演化并最终收敛到目标边界。结果 通过对具有凹陷区域的合成图像进行分割,计算提出模型分割结果的平均Jaccard相似系数（JS）值为95.51%,相比目前先进的GVF模型,VFC模型和自适应扩散流（ADF）模型分别提高了15.08%,12.09%和10.70%,整体效果上优于几种先进的模型。然后又对单/多目标真实图像及含噪的图像进行分割,证实提出模型分割性能的鲁棒性。结论 提出的模型有效地避免了凹形区域内的平衡点问题,可以对深凹形及复杂凹形图像进行有效分割,并且提高了分割精度。此外,该模型能融合到任何基于矢量场的活动轮廓模型中,具有广泛的普适性。